Machinelearning

الذهاب إلى القناة على Telegram

Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri

إظهار المزيد

الشبكة:Machinelearning روسيا1 291 التكنولوجيات والتطبيقات328...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machinelearning

تُعد قناة Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 292 747 مشتركاً، محتلاً المرتبة 328 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 291 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 292 747 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 07 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 317، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -209، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.45‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.46‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 21 817 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 15 977 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 160.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل openai, claude, api, gemini, контекст.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 08 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

292 747

المشتركون

-20924 ساعات

-1 3687 أيام

-6 31730 أيام

21 817

عرض المشاهدات

~ 15 97724 ساعات

~ 17 79548 ساعات

7.45%

معدل المشاركة

~ 6

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

292 759

Deep Reinforcement Learning with TensorFlow 2.0 http://inoryy.com/post/tensorflow2-deep-reinforcement-learning/

292 759

A Visual Exploration of Gaussian Processes https://distill.pub/2019/visual-exploration-gaussian-processes/

292 759

Stanford CS224N: NLP with Deep Learning | Winter 2019 | Lecture 19 – Bias in AI https://www.youtube.com/watch?v=XR8YSRcuVLE

292 759

New Google Brain Optimizer Reduces BERT Pre-Training Time From Days to Minutes https://medium.com/syncedreview/new-google-brain-optimizer-reduces-bert-pre-training-time-from-days-to-minutes-b454e54eda1d

292 759

A Gentle Introduction to Channels First and Channels Last Image Formats for Deep Learning https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-channels-first-and-channels-last-image-formats-for-deep-learning/

292 759

Who Will Win the Game of Thrones? Data visualization tool, had a little fun visualizing the probability of each main character ending up on the Iron Throne, calculated using the latest odds published on the betting site Bovada. https://towardsdatascience.com/who-will-win-the-game-of-thrones-fbde8434c94b

292 759

Build XGBoost / LightGBM models on large datasets — what are the possible solutions? https://towardsdatascience.com/build-xgboost-lightgbm-models-on-large-datasets-what-are-the-possible-solutions-bf882da2c27d

292 759

Capturing Special Video Moments with Google Photos http://ai.googleblog.com/2019/04/capturing-special-video-moments-with.html

292 759

Stanford CS230: Deep Learning lectures : https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOABXSygHTsbvUz4G_YQhOb https://www.youtube.com/watch?v=PySo_6S4ZAg&list=PLoROMvodv4rOABXSygHTsbvUz4G_YQhOb&index=2&t=44s

292 759

Using Deep Learning to Improve Usability on Mobile Devices http://ai.googleblog.com/2019/04/using-deep-learning-to-improve.html

292 759

Open-sourcing PyTorch-BigGraph for faster embeddings of extremely large graphs https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-pytorch-biggraph-for-faster-embeddings-of-extremely-large-graphs/ https://github.com/facebookresearch/PyTorch-BigGraph

292 759

Word2vec в картинках https://habr.com/ru/post/446530/

292 759

Beautiful Gooey Simulations, Now 10 Times Faster https://www.youtube.com/watch?v=-jL2o_15s1E

292 759

Protecting networks against adversial attacks https://medium.com/@lj94sm/protecting-networks-against-adversial-attacks-7fd3e2be15af

292 759

How to Load, Convert, and Save Images With the Keras API https://machinelearningmastery.com/how-to-load-convert-and-save-images-with-the-keras-api/

292 759

CS234: Reinforcement Learning Winter 2019 playlist : https://www.youtube.com/watch?v=FgzM3zpZ55o&list=PLoROMvodv4rOSOPzutgyCTapiGlY2Nd8u course: http://web.stanford.edu/class/cs234/index.html

292 759

NeuroSAT: An AI That Learned Solving Logic Problems https://www.youtube.com/watch?v=luwP75lPExo

292 759

Deep Learning and SAR Applications https://towardsdatascience.com/deep-learning-and-sar-applications-81ba1a319def

292 759

From Attention in Transformers to Dynamic Routing in Capsule Nets https://staff.fnwi.uva.nl/s.abnar/?p=108

292 759

Машинное обучение проникло во все сферы; теперь заказчики поголовно хотят использовать его возможности в своих проектах. Приходится срочно осваивать методы machine learning и обучение нейросетей, но самому разобраться в многообразии информации бывает сложно. Многие платные и бесплатные курсы страдают излишней академичностью и по месяцу рассказывают о теории, прежде чем перейти наконец к практике. В Skillfactory вместе с опытными data scientist’ами проводят курс “Практический Machine Learning” http://bit.ly/2GRmdyn , в котором студенты с первого занятия начинают обучать модели машинного обучения, от простого к более сложному, попутно разбираясь в теории. За 11 недель в интенсивном темпе участники решают все типовые задачи машинного обучения, осваивают методы оценки и оптимизации, участвуют в 2 соревнованиях на kaggle и знакомятся с основами нейросетей. Кстати, сегодня - последний день распродаж в Skillfactory, успейте забронировать место на курсе со скидкой 30%!